Article pp.153-164 du Vol.7 n°2 (2015)

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La veille stratégique :

un dispositif technico-managérial à finalité d’intelligence économique

➤ Par Mandack Gueye

Aix Marseille Université, IRSIC EA 4262, 13005, Marseille, France

Résumé

Le caractère stratégique des activités d’intelligence économique est de plus en plus reconnu aussi bien dans les cercles académiques que dans le milieu professionnel. Toutefois, la géné- ralisation de leur mise en place opérationnelle en entreprise est loin d’être acquise. L’une des explications serait l’ambiguïté persistante sur les relations entre l’intelligence économique et la veille stratégique qui s’avère l’activité d’information stratégique la plus courante. L’objectif de cet article est de contribuer à l’élucidation de la différence entre l’intelligence et la veille stratégique. Ceci en nous appuyant sur une dissociation guère ou pas du tout faite, dans la litté- rature de l’information stratégique, entre le cycle de l’intelligence économique et le processus de veille stratégique. Le principal enseignement tiré au terme de cette analyse est que la veille stratégique s’affirme comme un dispositif technico-managérial à finalité d’acquisition d’intelligence économique. © 2015 Lavoisier SAS. All rights reserved

Mots clés : intelligence économique, veille stratégique, innovation, processus, cycle, données, information, connaissance.

Abstract

The strategic watch: a technical-managerial device for economic intelligence.

The strategic nature of economic intelligence activities is increasingly recognized both in academic and in the professional world. However, the generalization of their opera- tional implementation in the firms is far from certain. One explanation of this fact is the persistent ambiguity on the relationship between economic intelligence and strategic watch which proves the most common strategic information activity. The objective of this article is to contribute to the elucidation of the difference between economic intelligence and strategic watch. This in us based on dissociation little or not at all made in the literature of strategic information between the cycle of economic intelligence and

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the process strategic watch. The main lesson learned at the end of this analysis is that strategic watch is asserting as a technical-managerial system for acquisition of economic

Keywords : economic intelligence, strategic watch, innovation, process, cycle, data, information, knowledge.

Introduction

Les férus de la littérature des sciences de l’information et de la communication, des sciences de gestion et des sciences économiques n’ont pas manqué de remarquer la recru- descence de publications d’ouvrages et d’articles académiques portant sur les concepts d’Intelligence Économique (IE)¹, de Veille Stratégique (VS)², de Benchmarking et de Knowledge Management. Ce gain d’intérêt pour l’information et les pratiques managériales qui la recouvrent est encore plus de mise dans le monde politico-économique. Les États dans la sphère géoéconomique (Luttwak, 1990), comme les entreprises dans la sphère microéco- nomique réfléchissent continuellement à l’élaboration de politiques d’IE. Lesdites politiques ont pour vocation d’assurer l’attractivité des États et la compétitivité des entreprises³ par le biais d’une gestion stratégique de l’information. C’est dans ce contexte de quête « d’intelligence » que les entreprises se sont mises dans une dynamique de formalisation d’une diversité d’activités d’information stratégique (ou d’intelligence économique). L’information stratégique sous-tend la potentialité d’une information à permettre à son détenteur de créer des connaissances lui permettant de s’adapter à son environnement en prenant les bonnes décisions dans le contexte approprié (la connaissance au service de l’agilité stratégique) ou de l’influencer par sa faculté à mettre continuellement sur le marché une offre innovante (la connaissance au service de la créativité et de l’innovation). Il convient donc de comprendre par activité d’information stratégique toute activité ou dispositif managérial dont la finalité est de transformer les informations gravitant autour de l’environnement de l’entreprise (Aguilar, 1967) en connaissances stratégiques. Il en est ainsi du Knowledge Management, du Benchmarking et surtout de la VS qui nous intéresse particulièrement dans cet article.

Cependant, si les enjeux de ces types d’activité sont relativement reconnus aussi bien dans les cercles académiques que dans le milieu professionnel, la généralisation de leur mise en place opérationnelle en entreprise fait défaut. Outre le fait que ces dernières, notamment les TPE-PME, ne soient pas totalement convaincues du caractère indispensable de ces dispositifs (Jakobiak, 2009), celles-ci ne sont pas non plus aidées par l’ambiguïté persistante sur les liens et/ou la différence entre l’IE et la VS. Cette ambivalence apparente ou réelle n’est sûrement pas sans lien avec le manque de consensus constaté au niveau académique (Danet, 2002) aussi bien sur les définitions des concepts d’IE et de VS que sur leurs rela- tions. Selon Alain Juillet (2005) : « L’intelligence économique consiste en la maîtrise et la

1 Dans la suite de cet article, nous nommerons l’Intelligence Economique par l’abréviation IE.

2 Idem pour la Veille Stratégique et VS.

3 La généralisation de ces concepts ne se cristallise d’ailleurs pas que dans les milieux académiques, professionnels et géoéconomiques. Les mass media se sont eux aussi emparés, souvent sans grande maîtrise, du traitement des questions relevant des enjeux de l’information stratégique.

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protection de l’information stratégique pour tout acteur économique. » Cette conception nous semble relativement différente de la définition établie dans le rapport Martre (1994) et qui présente l’IE comme « l’ensemble des actions coordonnées de recherche, de traitement et de distribution en vue de son exploitation, de l’information utile aux acteurs écono- miques » ou même celle de Wilensky (1967) selon qui l’IE est « l’activité de production de connaissances, servant les buts économiques et stratégiques d’une organisation, recueillies et produites dans un contexte légal et à partir de sources ouvertes ». Les définitions de Martre et de Wilensky, qui ne sont que deux exemples parmi d’autres, font de notre point de vue plus allusion à la VS qu’à l’IE. Elles mettent davantage l’accent sur les activités de gestion de l’information et de production de connaissances que sur la nature intrinsèque et la valeur même de l’information et de la connaissance. L’objectif de cet article est donc de contribuer à l’élucidation de la différence entre l’IE et la VS ; ceci, en nous appuyant sur une dissociation guère ou pas du tout faite, dans la littérature de l’information stratégique, entre le cycle de l’IE et le processus de VS.

1. L’évolution du cycle de l’intelligence économique dans le processus de veille stratégique

La bonne appréhension du concept de veille nécessite d’aborder la question aussi bien sous l’angle de l’analyse du processus de mise en place du dispositif dans une organisation que sous l’angle de la diversité des qualificatifs (stratégique, technologique, concurrentielle, commerciale, marketing…) associés au terme. L’aspect de la transversalité des axes d’orientation de la veille est source de beaucoup de confusions (François et Levy, 2003).

Les qualificatifs attribués au concept ne cessent de se proliférer. Ainsi, il est très fréquent de parler de veille technologique, veille commerciale, veille concurrentielle, veille éco- nomique, veille réglementaire… La réalité est que ces différents types de veille sont des composantes d’un ensemble qu’on pourrait appeler VS (Lesca, 1997). Une entreprise définit la ou les formes de veille adaptées à sa stratégie (Martinet et Marti, 1999) sur la base des préconisations issues de son diagnostic stratégique. Les sciences de gestion mettent ainsi au service des activités d’IE une panoplie d’outils d’analyse stratégique permettant d’étudier et de maîtriser le cadre sectoriel et conjoncturel de l’environnement de l’entreprise. Ainsi, quand la matrice des forces concurrentielles (Porter, 1986) donne une bonne compréhension du secteur d’activité de l’entreprise, l’analyse PESTEL (Kotler, 1998)⁴ constitue un outil très pertinent pour analyser les variables conjoncturelles. Les différentes forces concurrentielles constituent chacune, à l’instar des différents volets de l’outil PESTEL, un éventuel axe de veille. Le qualificatif commercial, technologique, économique, juridique… est donc déterminé par la force concurrentielle ou le volet PESTEL sur lequel se focalise le projet de veille. Et l’appellation VS est de mise dès lors que l’on combine plusieurs formes de veille.

Que le dispositif de veille ait une orientation commerciale, technologique, économique, juridique…, les théoriciens et professionnels de l’IE s’accordent globalement sur l’existence de quatre phases principales dans les dispositifs de veille. Ces phases sont l’expression des

4 Kotler (1998) présente l’analyse PESTEL comme un « outil stratégique pour comprendre la croissance ou la décroissance des marchés, des positions de l’entreprise, et des décisions à prendre ».

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besoins en information, la collecte de données et leur traitement, l’analyse des informations et enfin la diffusion des résultats ou du produit de veille. La VS doit donc être perçue comme un dispositif technique et managérial ayant un processus composé des quatre étapes que l’on vient de citer. Elle est dans ce sens généralement présentée dans le jargon des acteurs de l’IE comme une activité « de collecte, d’analyse et d’exploitation de l’information stra- tégique ». Cette conception met l’accent sur le terme générique qui est souvent évoqué en matière de surveillance des variables informationnelles de l’environnement de l’entreprise, en l’occurrence le terme d’information. Avec cette acception, on ne se demande guère à quoi on fait exactement allusion quand on parle de captation d’informations gravitant autour de l’environnement de l’entreprise. Pourtant, une approche plus rigoureuse de la problé- matique fait indéniablement intervenir d’autres concepts tels que les concepts de données et de connaissance. Même si l’usage de ces concepts est récurrent dans les disciplines de l’information stratégique (Beau, 2010), leur distinction avec le concept d’information n’est pas encore tout à fait établie. Ce qui fait que dans la pratique, ces trois termes sont utilisés avec beaucoup de confusions.

Si elles peinent à trouver un consensus sur la sémantique des termes de données, information et connaissance, les études qui abordent ces concepts s’accordent sur le fait que la succession de ces trois variables suit la logique d’une évolution des données en informations, puis des informations en connaissances (Boubaker et al, 2010 ; Moinet, 2009). Ainsi, dans un dispositif de veille, on collecte des données qui évolueront en informations ; et ces informations se transformeront en connaissances stratégiques. C’est cette évolution que nous considérons comme étant le cycle de l’IE. À partir de cette assertion, nous attirons l’attention du lecteur sur la nécessaire dissociation qu’il convient de faire entre ce que nous venons de pointer sous l’appellation de cycle de l’IE et ce que l’essentiel des auteurs traitant les questions de l’information stratégique appelle cycle de veille, processus de veille, cycle du renseignement ou de la connaissance (Clerc, 1997 ; Delbecque, 2004), ou même cycle de l’IE (François et Levy, 2003). Ils parlent en l’occurrence des différentes étapes de ce que nous avons plus tôt présenté comme le processus de veille : expression des besoins, collecte et traitement, analyse et diffusion.

Sous le sillage de Bernhardt (1994), nous tenons à l’édification de la différence entre le processus d’un dispositif de veille constitué des quatre étapes précédemment évoquées et la finalité du dispositif, à savoir l’acquisition de l’intelligence par la transformation de données en connaissances. En effet, si l’immense littérature sur les activités de l’information stratégique a permis un quasi-consensus sur l’existence de quatre phases principales pour ce qui est des dispositifs de veille, il y a peu de réflexions sur l’évolution du cycle de l’intelligence économique ; et celles qui existent ne font guère la dissociation entre le processus de veille et le cycle de l’IE.

Pourtant l’analyse sémantique du mot « processus » met bien en exergue la différence qu’il faille établir entre les phases d’un processus et les « inputs » et « output » qui évoluent entre les différentes étapes du processus. Ainsi, si l’on retient la définition générique du concept de processus, à savoir « un ensemble d’actions successives aboutissant à un but précis », les quatre étapes d’un dispositif de veille précédemment citées constituent l’ensemble des actions du processus de veille. Le recours à la définition de processus que retient la norme ISO : « un processus est un ensemble d’activités corrélées ou interactives qui transforme des éléments d’entrée en éléments de sortie » (ISO 9000 : 2008, § 3.4.1) nous éclaire

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davantage sur les composantes du processus de veille et sur sa finalité. Lorino (1995) a une conception de la notion de processus très similaire à cette définition. Il le définit comme un ensemble d’activités reliées entre elles par des flux d’informations significatifs et dont la combinaison permet d’obtenir un « output » important. La quintessence de la première partie de la définition de la norme ISO : « activités corrélées ou interactives », comme celle de la définition de Lorino « ensemble d’activités reliées entre elles », constitue à notre sens ce qu’il faut considérer comme le processus en tant que tel. Ainsi, dans le cadre de la veille, ces activités correspondent aux phases d’expression des besoins en information, de la collecte et du traitement des données, d’analyse des informations, et de la diffusion des résultats. La deuxième partie des deux définitions : « …transforment des éléments d’entrée en éléments de sortie » ou « reliées entre elles par des flux d’information » (si l’on retient la proposition de Lorino), représente le cycle qui évolue dans le processus et qui aboutit à un « output » décisif. Nous établissons ici une différence entre deux mots qui sont très liés mais qui de notre point de vue ne signifient pas la même chose : « processus » et « cycle ».

Ainsi, dans le cadre de la VS et de l’IE, on peut parler de processus pour les activités que sont l’expression des besoins en informations, la collecte et le traitement des données, l’analyse du sens des informations contenus dans les données et la diffusion du produit de la veille. Mais pour ce qui est de l’évolution de la transformation de l’état de données en état d’informations et de l’état d’informations en état de connaissances, il nous semble plus approprié d’employer le terme de cycle. Et ce cycle de l’IE évolue dans le processus de veille et en constitue la finalité.

À l’instar du processus de veille, le cycle de l’IE est de notre point de vue composé de quatre étapes : passage des données brutes en données traitées, des données traitées en informations ; des informations en connaissances, des connaissances en données élaborées⁵. Sauf que les étapes du cycle de l’IE ne commencent qu’à partir de la phase de collecte et non lors de la phase de l’expression des besoins en information.

2. Des données brutes aux données traitées : résultat de l’action de la phase de collecte et de traitement du processus de veille

L’évolution des données brutes en données traitées et organisées se fait dans la phase de collecte et de traitement du processus de veille⁶. Cette phase est l’étape du processus de veille qui utilise le plus les technologiques numériques (Thomas et al., 2008). En effet, les activités de l’information stratégique ont été radicalement bouleversées par l’avènement des outils informatiques. Une part prépondérante des sources de données qu’utilisent les entreprises dans leurs dispositifs de veille sont issues du réseau Internet. Le Web s’avère en effet une mine de données inestimable pour les professionnels de la VS. Mais il est aussi

5 Nous parlons bien d’un dispositif de veille ayant pour finalité la réduction de l’incertitude dans la prise de décision. Le nombre d’étapes est différent pour les dispositifs de veille dont la finalité est de stimuler la créativité des ingénieurs. L’analyse de ce dernier cas fera l’objet d’une prochaine étude.

6 Des théoriciens et professionnelles de la veille stratégique pourraient être étonnés de voir que nous associons l’étape du traitement à la collecte et non à l’analyse. Nous parlons ainsi dans ce papier de traitement des données et non de traitement de l’information. Cela s’explique par notre conviction qu’au stade du traitement, on n’est pas encore arrivé à l’analyse du sens stratégique de l’information. On se trouve toujours au stade de sélection et d’organisation des données pertinentes.

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une véritable tour de Babel (Marty et al, 2012) dans laquelle la masse excessive de données serait sur le point de tuer l’information. Ce phénomène conceptualisé sous la dénomination de Big Data (Delore, 2015) ne pose paradoxalement pas mal de problèmes liés entre autres à la disponibilité, à l’accessibilité, et à la fiabilité de cette masse de données. La collecte sur Internet constitue ainsi une pratique professionnelle caractérisée par des principes de base très versatiles. Il demeure toutefois des standards de bonnes pratiques principalement liés à la détermination des méthodes, à l’identification des sources pertinentes, au choix des outils et au paramétrage de la collecte (Mesguich et Thomas, 2010). Ces savoir-faire sont sous-tendus par une stratégie de recherche permettant de définir en amont l’objet de la recherche, les caractéristiques des données recherchées, mais aussi les méthodes de détection et de surveillances des sources de données.

La collecte de données brutes proprement dite est en effet précédée par un travail d’identification des sources de données potentiellement pertinentes. Une fois ces sources identifiées, le chargé de veille élabore une stratégie de recherche adaptée à chaque source (Mesguich et Thomas, 2010). Il s’agit en d’autres termes de s’approprier le système de Recherche d’Information (SRI) propre à chaque source utilisée. Toutes les sources numériques (bases de données, sites Internet…) ont un SRI. Par SRI, il faut entendre le mécanisme de gestion et d’organisation permettant de refléter le contenu de l’ensemble des documents⁷ intégrés dans le système. L’appropriation du SRI de chaque source permet, par le biais d’une requête manuelle ou automatique, de repérer les données les plus à même de répondre à la problématique de recherche. En effet, la collecte de données désignant tout processus permettant de retrouver les documents contenant les données qui répondent aux besoins en information (Abbadeni et al., 1998), il faudra pour ce faire trouver un savant équilibre entre la requête utilisée par l’usager et le mécanisme d’indexation utilisé par les concepteurs du site, de la base de données ou du moteur de recherche utilisé (Pochet, 2005).

D’où un besoin non négligeable de maîtriser d’une part les usages de base des opérateurs booléens (ET, OU et SAUF), des opérateurs de proximité (ADJ, MOT), des symboles de troncatures… ; et d’autre part les systèmes de requête des sources les plus fréquemment utilisées dans la mesure où le langage d’interrogation peut sensiblement varier en fonction de l’indexation de la base de données ou du moteur de recherche utilisé⁸.

Ce mécanisme de recherche aboutit à la collecte des premiers documents qui servent de matière pour la constitution d’un dossier de collecte. Ce dernier document constitue l’élément de sortie de la phase de collecte et l’élément d’entrée de l’étape d’analyse du processus de veille. Il faudra toutefois, avant son élaboration, procéder à un travail de traitement et de curation des données brutes.

Depuis quelques années, les professionnels de la veille s’approprient largement les outils de curation de contenu afin de trier et de sélectionner, parmi l’ensemble des documents collectés, les plus pertinents. En effet, dans la pratique, une fois le paramétrage de la collecte effectué, il arrive que des données inadaptées soient recueillies du fait d’erreurs de paramétrage liées à un mot mal écrit ou à une page contenant l’un des mots-clefs de la

7 Un document est un support matériel ou immatériel sur lequel est transcrit un ensemble de données.

8 Même si les bases de données et moteurs de recherche utilisent généralement les mêmes opérateurs, la formulation des requêtes peut sensiblement varier en fonction des systèmes. Ce qui nécessite de toujours adapter sa requête à chaque source.

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collecte, mais ayant un sens différent. D’où la nécessité de faire le tri afin de ne retenir que les documents qui sont utiles. Par traitement de données, il faut donc comprendre l’apprécia- tion de la fiabilité, de la crédibilité et de la pertinence de chacun des documents supportant les données recueillies. Pour évaluer les données collectées, le veilleur s’appuie sur une base de compétences techniques et intellectuelles lui permettant d’apprécier et de trier les documents bruts, puis sélectionner les ressources intéressantes. Le travail de traitement des données brutes aboutit donc à une sélection de documents qui vont composer le dossier de collecte. Et le contenu de ce dossier de collecte est constitué de données traitées.

3. Des données traitées aux informations : la perception du sens stratégique des données⁹

Les données traitées constituent les éléments de sortie de la phase de collecte et de traitement. Elles constituent donc les éléments d’entrée de la phase d’analyse du processus de veille. Une fois les données utiles identifiées et traitées par le veilleur, il convient de déclencher un processus de décryptage des sens des données. Ceci permet de percevoir le sens stratégique de ces données afin d’accéder au stade d’information. L’information peut ainsi être considérée comme le contenu du document dès lors que son récepteur en perçoit le sens. C’est-à-dire dès qu’il parvient à déchiffrer les données transcrites sur le document.

Cette conception de l’information nous incite à nous intéresser au concept de sens qui fait référence à la capacité d’intériorisation et de compréhension du message véhiculé à travers les données transcrites sur le support. Cette compréhension nécessite un effort décryptage, de la part du récepteur, des données à sa disposition. Une information est donc une suite de données qui chacune prise séparément n’a pas de signification, mais dont une combinaison logique permet d’en tirer un message. Nous ressentons donc la dimension abstraite de l’information. Michel (2001) estime en cela que « L’information n’existe pas, ou plus exactement, elle n’est que le regard de l’homme porté sur le monde à un moment donné avec ses instruments de vision. ». La frontière entre données et information est donc à voir dans la personne du récepteur. En effet, les données sont externes au système cognitif de ce dernier et sont donc relatives à son environnement. Elles ne forment une information qu’une fois leur sens perçu et approprié par le récepteur. Et cette capacité de perception du sens des données est fortement déterminée par la valeur des acquis cognitifs du récepteur.

La perception de sens peut à ce titre être définie comme un processus d’appropriation dans lequel le récepteur d’un document décrypte, dans un contexte déterminé, des données factuelles ou virtuelles pour leur attribuer des paramètres de compréhension permettant de rendre facilement exploitable leur contenu. Si nous prenons l’exemple d’un dispositif d’IE ayant pour finalité de faciliter la prise de décision, la démarche interprétative de l’analyste se base sur un postulat de départ qu’est sa volonté de mettre en relation le contenu exploitable des données traitées et organisées par le veilleur à une question ou un objectif stratégique de l’entreprise. Au terme de la démarche de décryptage des données, l’analyste aura perçu le sens stratégique de ces données et parvient à comprendre l’usage que pourrait faire l’entreprise de l’information nouvellement perçue. Il a donc compris la signification et l’impact

9 Première étape de la phase d’analyse du processus de veille.

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des données par rapport à son environnement compétitif. L’information est donc très liée, peut-être même exclusivement, au concept de compréhension. Nous estimons ainsi qu’il faudrait relativiser l’idée souvent utilisée dans les manuels et articles d’IE de « créer » du sens. Le concept de « perception » nous semble plus approprié que celui de « création ».

4. Des informations aux connaissances : l’acquisition de l’intelligence¹⁰

Cette étape du cycle de l’IE est aussi du ressort de l’analyste. On est toujours dans la phase d’analyse du processus de veille ; donc pas encore d’éléments de sortie. On est dans un contexte de travail purement intellectuel consistant, de la part de l’analyste, à confronter le sens de l’information perçue avec le contexte stratégique ou opérationnel de l’entreprise.

Il est impératif que le lecteur retienne qu’avant d’accéder au stade de connaissance, l’analyste doit d’abord comprendre le sens que recouvrent les données en question par un processus de décodage des données. Ce processus constitue la première étape de l’analyse et permet de percevoir le sens stratégique de l’information. C’est une fois la perception du sens de l’information qu’on passe au stade de la création de connaissances qui aboutit à l’acquisition d’une intelligence. L’acquisition d’intelligence est l’aspect le plus détermi- nant du cycle de l’IE. C’est en effet à ce niveau qu’on parvient à créer des connaissances stratégiques (Bulinge, 2006). C’est d’ailleurs grâce à cette phase qu’on dit que l’analyse est l’étape la plus importante du processus de veille. C’est à ce niveau que l’on apporte une valeur ajoutée aux données collectées lors de l’étape précédente. Son succès dépend foncièrement de la capacité de l’expert ou de l’analyste à stimuler des interactions entre sa perception de l’information nouvellement absorbée et ses acquis cognitifs (Galpérine, 1980).

Le caractère capital des acquis cognitifs est qu’ils sont spécifiques à chaque personne.

Ce qui naturellement fait que la capacité d’intériorisation des données est plus ou moins facile en fonction des individus. Nous estimons qu’un ensemble de données contient toujours les mêmes informations. Elles ne varient pas pour des personnes disposant d’une capacité d’absorption (Cohen et Levinthal, 1990 ; Zahra et George, 2002 ; Bretones et Saïd, 2009) nécessaire à la perception de la totalité du sens d’un ensemble de données¹¹. La capacité d’absorption de l’analyste est dans ce sens un élément déterminant pour que celui-ci parvienne à percevoir pertinemment le sens des informations stratégiques. Il s’ensuit des interactions entre le sens perçu des informations et ses acquis cognitifs. De ces interactions découleront des synergies donnant naissance à la création de nouvelles connaissances stratégiques.

C’est sur la base de ces connaissances que l’analyste en IE élabore le produit de veille qui permettra aux dirigeants de réduire l’incertitude dans leur prise de décision (Argyris, 1996).

Les résultats attendus lors de la phase d’analyse résultent donc de la confrontation entre le sens stratégique de l’information (contenue dans les données collectées et traitées) et les besoins stratégiques qui ont été définis lors de la phase de l’expression des besoins. Cette étape exige le recours aux compétences d’un analyste ou d’un expert, interne ou externe

10 Deuxième étape de la phase d’analyse du processus de veille.

11 Il peut cependant arriver qu’un récepteur ait une capacité d’absorption insuffisante pour percevoir parfaitement le sens des informations contenues dans un ensemble des données. Dans pareille situa- tion, deux hypothèses s’ouvrent. Soit le récepteur ne perçoit pas du tout le sens de l’information, soit il n’a qu’une perception partielle ou tronquée du sens de l’information.

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à l’entreprise, spécialisé dans le domaine d’activité que traite le dispositif de veille. C’est donc à l’analyste ou l’expert que revient la mission de rendre utiles et décisives les don- nées qui ont été repérées, collectées et traitées par les veilleurs. La pertinence des résultats dépend principalement de la capacité de l’expert ou de l’analyste à stimuler des interactions entre sa perception de l’information nouvellement absorbée et ses acquis cognitifs. Dès la réception des données traitées, fruit de l’étape de la collecte, l’analyste en IE est dans les dispositions de se créer des connaissances stratégiques à condition qu’il parvienne à percevoir le sens des informations contenues dans les données que le veilleur lui a soumises.

Etant expert dans le domaine que traite le sujet de veille, il est en principe assez outillé pour percevoir le sens des informations et parvenir à se créer de nouvelles connaissances.

Ces connaissances permettront, entre autres, de faciliter la prise de décision, d’accroître la créativité ou l’inventivité du destinataire, mais aussi de développer sa capacité d’absorption de nouvelles informations.

5. Des connaissances aux données élaborées : la modélisation des connaissances¹² L’étape de la perception du sens des informations est la première partie du travail de l’analyste. Elle précède la phase de création de connaissances qui se matérialise par des interactions entre l’information nouvellement absorbée et les acquis cognitifs. Les connaissances créées auraient pu permettre à l’analyste de décider si la responsabilité de la prise de décision lui incombait. En effet, à l’issue de ces deux premières étapes, l’analyste a une vision claire des résolutions à envisager pour résoudre les problématiques de départ.

Mais ce n’est pas lui qui décide. Ce qu’on attend de lui, c’est qu’il crée de la valeur pour une organisation. Pour y parvenir, les phases de la perception de sens et de la création de connaissances sont nécessaires mais pas suffisantes. Il reste une troisième et non moins importante étape de modélisation qui consiste à faire saisir aux décideurs le sens des informations perçues (par l’analyste) à la première étape pour que ces derniers en déduisent les mêmes connaissances que lui. Bulinge (2006) insiste ainsi sur le fait qu’« il s’agit alors de transmettre une représentation (appelée estimation) au décideur dans un registre sémantique commun ; ce que voit l’analyste doit être vu par le décideur ». De cette modélisation que Bulinge appelle « synthèse », l’analyste élabore un livrable dont le contenu sera facilement approprié par le ou les décideurs. La mission de l’analyste consiste donc à transférer au mieux ses connaissances produites aux décideurs dont il est censé faciliter la prise de décision. Il doit pour cela faire preuve d’une forte capacité de raisonnement basée sur une logique discursive qui succède aux logiques compréhensive et productive.

Cependant, au terme de la modélisation, l’analyste ne transmet pas la totalité de ses connaissances aux décideurs. En effet, l’« output » qu’il essaie de transmettre n’est connaissance que pour lui-même. Le contenu de ce livrable, qui constitue l’élément de sortie de la deuxième étape du processus de veille (la phase d’analyse) et qui est destiné aux décideurs, est ce que nous appelons les données élaborées. Dans un cadre professionnel, le produit de veille réalisé par l’analyste se matérialise souvent sous la forme d’un Dossier d’Information Stratégique accompagné d’une fiche synthèse-actions (Jakobiak, 2004). Les décideurs devront

12 Troisième étape de la phase d’analyse du processus de veille.

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à leur tour faire un effort d’interprétation du livrable de l’analyste pour percevoir le sens de l’information afin de passer au stade de création de connaissances et enfin prendre leur déci- sion. Toutefois, il est du rôle de l’analyste de faire le maximum, en se servant de schémas, d’outils de modélisation… pour que son livrable soit le plus intelligible possible par les déci- deurs. En d’autres termes, les données élaborées qu’il transmet doivent être de sorte qu’une fois qu’elles sont intériorisées par les décideurs, ces dernières aient une connaissance de la problématique aussi proche de la connaissance qu’en a eu l’analyste. Ainsi, en modélisant ses connaissances, ce dernier doit se contextualiser dans la place des décideurs afin que ceux-ci aient la même vision de la problématique traitée. En d’autres termes, l’effort que doivent faire le ou les décideurs pour envisager des solutions doit, et de loin, être inférieur à celui dépensé par l’analyste lorsque le veilleur lui a soumis les données traitées.

6. La diffusion des résultats de la veille : diffusion de savoirs ou de données élaborées L’expression « diffusion de l’information » souvent utilisée pour désigner la quatrième étape du processus de veille n’est de notre point de vue qu’un abus de langage résidant de l’utilisation abusive du terme générique du cycle de l’intelligence, en l’occurrence l’information. L’analyste ne transmet presque jamais aux décideurs l’information telle qu’il l’avait perçue, ni les connaissances qu’il s’est créées telles qu’elles sont. Il ne transmet pas de manière intacte les informations perçues telles quelles dans la mesure où sa prin- cipale priorité est d’accroître sa notoriété dans sa sphère professionnelle. Il a donc intérêt à réaliser un produit de veille aussi pertinent que possible. Cela va donc de soi qu’il fasse son livrable en s’appuyant sur ses connaissances stratégiques et techniques antérieures (acquis cognitifs). Son produit est donc fort probablement influencé par les résultats issus des interactions régissant le mécanisme de création de connaissances. Ce qu’il essaie de transmettre, ce sont les connaissances stratégiques qu’il s’est créées après la perception du sens des informations.

On pourrait ainsi a priori dire que l’analyste transmet des connaissances et qu’il faudrait parler de « diffusion des connaissances » pour désigner la troisième étape du processus de veille. Le souci est que la connaissance que s’est créée l’analyste et qu’il essaie de transmettre aux décideurs n’est connaissance que pour lui-même. En effet, la connaissance a une dimension tacite (Nonaka et Tackeuchi, 1995) qui la rend propre à son détenteur. Faisant que ce dernier ne puisse jamais la transmettre entièrement. Il ne peut objectivement transmettre que la partie explicite ou codifiable de cette connaissance. Nous estimons que c’est cette dimension explicite de la connaissance qu’exprime le vocable de savoir. C’est dans cette optique que nous considérons que pour dénommer la troisième étape du processus de veille, il est plus approprié de ne parler ni de diffusion des informations, ni de diffusion des connaissances, mais de diffusion des savoirs. Seulement, pour extérioriser ces savoirs, l’analyste les modélise sous forme de données. Mais au regard des efforts de modélisations, ces savoirs parviennent aux décideurs sous forme de données élaborées dont il devra percevoir le sens, se les approprier pour que l’information soit pour lui une matière première lui permettant de créer de nouvelles connaissances qui serviront à la prise de décision finale.

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Conclusion

L’objectif principal de cette analyse était de préciser la différence et les relations entre l’IE et la VS. L’enseignement majeur tiré est que la VS s’affirme comme un dispositif technico-managérial à visée d’acquisition d’IE. Sa mise au point se matérialise en effet par la succession d’un ensemble de tâches ou d’actions ayant pour finalité de transformer les données de l’environnement de l’entreprise en connaissances créatrices et stratégiques.

L’IE est donc la finalité de la veille. Elle peut ainsi se définir par la capacité d’une entreprise à actionner des connaissances obtenues grâce à la mise en œuvre d’activités d’acquisition d’informations stratégiques, comme la veille, pour obtenir ou accroître un avantage concurrentiel. Le cycle de l’IE ou de l’information stratégique désigne le cycle de l’évolution des données brutes en informations décisives puis en connaissances capables de réduire l’incertitude dans la prise de décision stratégique ou de stimuler la créativité dans l’optique de promouvoir l’innovation. Ce cycle de l’IE évolue ou s’exprime dans le processus de veille. L’IE peut à ce titre être perçue comme l’aboutissement d’une démarche de quête de connaissances stratégiques et novatrices. Le volet influence souvent évoqué comme l’une des composantes de la discipline IE constitue l’activité d’usage des connaissances produites à travers le dispositif de VS pour influencer l’environnement de l’entreprise. C’est donc ce dernier volet qui concrétise l’action d’une entreprise qui engage une démarche d’IE. Dans le même ordre d’idées, le volet sécurité de l’information aussi présenté comme l’une des composantes de la discipline IE, est aussi une activité d’IE à finalité de protections des résultats produites à travers le dispositif de VS.

Bibliographie

Abbadeni N., Ziou D. and Wang S., 1998. Recherche d’images basée sur leur contenu. Rapport de recherche, université de Sherbrooke.

Aguilar F. J., 1967. Scanning the Business Environment. Mac Millan, New York,

Argyris C., 1996. Actionable knowledge : Design causality in the service of consequential theory. The Journal of Applied Behavioral Science 32 (4), 390-406.

Beau F., 2010. Culture du renseignement et théories de la connaissance. Revue internationale d’intelligence économique 2 (1), 161-190.

Bernhardt D. C., 1994. I Want It Fast, Factual, Actionable : Tailoring Competitive Intelligence to Executives’

Needs. Long Range Planning 27 (1), 12-24.

Boubaker L. et al., 2010. Modèle DIC (Données ? Informations ? Connaissances) Outil support pour le développement des mémoires projets. La Revue des Sciences de Gestion 243-244, 153-159.

Bretonès D., Saïd A., 2009. La capacité d’absorption de l’information au service de la performance. Application au cas de l’Intelligence Économique (I.E) et du Management des connaissances (K.M). Universidad &

Empresa 8, (16), 11-44.

Bulinge F., 2006. Le cycle du renseignement : analyse critique d’un modèle empirique. Market Management, 6, 36-52.

Carayon B., 2003. Intelligence économique, compétitivité et cohésion sociale. Rapport au Premier ministre de Bernard CARAYON, député du Tarn.

Clerc P., 1997. Intelligence économique : enjeux et perspectives. Rapport mondial sur l’information 1997/1998, UNESCO, Paris, Chapitre 22, 324.

(12)

Cohen W. and Levinthal D.A., 1990. Absorptive Capacity : a New Perspective on Learning and Innovation.

Administrative Science Quarterly 35 (1), 128-152.

Danet D., 2002. L’intelligence économique : de l’État à l’entreprise. Les Cahiers du numérique 3 (1), 139-171.

Delort P., 2015. Le Big Data. Presses Universitaires de France, Paris.

Delbecque E., 2004. Intelligence Économique et Management Stratégique. Sentinel, Source : Infoguerre.com François L. et Levy J., 2003. L’intelligence économique, outil de marketing : un enjeu organisationnel. Market

Management 3 (1), 3-24.

Galpérine P. I., 1980. Essai sur la formation par étapes des actions et des concepts In N. F. Talazina, De l’enseignement programmé à la programmation de la connaissance, Presses Universitaires de Lille, Lille, 167-183.

Jakobiak F., 2004. L’intelligence économique : la comprendre, l’implanter, l’utiliser. Édition d’Organisation, Paris.

Jakobiak F., 2009. L’intelligence économique, techniques et outils (2^e édition.). Eyrolles - Édition. d’Organisation, Paris.

Juillet A., 2005. Référentiel de formation en Intelligence économique, http://huyghe.fr/dyndoc_

actu/44e84bee7248f.pdf.

Kotler P., 1998. Marketing Management : Analysis, Planning, Implementation, and Control 9th Edition.

Prentice-Hall, Englewood Cliffs.

Lesca H., 1997. Veille stratégique concepts et démarche de mise en place dans l’entreprise. Association des professionnels de l’information et de la documentation Ministère de l’éducation nationale de la recherche et de la technologie, Paris.

Lorino Ph., 1995. Le déploiement de la valeur par les processus. Revue Française de Gestion 104, 55-71.

Lorino Ph. et Tarondeau J.C., 2006. De la stratégie aux processus stratégiques. Revue française de gestion 160, 307-328.

Luttwak E., 1990. From Geopolitics to Geo-economics. Logics of Conflict, Grammar of Commerce. The National Interest.

Martre H., 1994. Intelligence Économique et Stratégie de Entreprise. Rapport MARTE.

Martinet B. et Marti Y.-M., 1999. L’intelligence économique les yeux et les oreilles de l’entreprise. Édition d’Organisation, Paris.

Marty E., Rebillard F., Pouchot S. et Lafouge T., 2012. Diversité et concentration de l’information sur le web.

Réseaux 176, 27-72.

Michel J., 2001. Le knowledge management, entre effet de mode et (ré)invention de la roue. Documentaliste- Sciences de l’information 38 (3-4), 176-186.

Mesguich V. et Thomas A., 2010. Net recherche : le guide pratique pour mieux trouver l’information utile et surveiller le web. ADBS, Paris.

Moinet N., 2009. L’épistémologie de l’intelligence économique face au défi de la communication. Revue internationale d’intelligence économique 1 (2), 159-173.

Nonaka I. and Takeuchi H., 1995. The Knowledge-Creating Company how Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford university press, Oxford.

Pochet B., 2005. Méthodologie documentaire : rechercher, consulter, rédiger à l’heure d’Internet. De Boeck, Bruxelles.

Porter M. E., 1986. L’avantage concurrentiel. Inter Éditions, Paris.

Thomas A., et al., 2008. Les outils de la veille. Documentaliste-Sciences de l’Information 45 (4), 46-57.

Wilensky H., 1967. Organizational Intelligence : Knowledge and Policy in Government and Industry. Basic Book, New York, 176-177.

Zahra S. A. and George G., 2002. Absorptive Capacity : a Review, Reconceptualization and Extension. The Academy of Management review 27 (2), 185-203.